基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別基于收益和風(fēng)險(xiǎn)雙維度

2014-09-19 06:56:58彭耿

財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐 2014年3期

彭耿

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目資助（批準(zhǔn)號(hào)：11CGL022）

摘要：修正EGARCHM模型構(gòu)建基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別模型，考量收益和風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)維度。實(shí)證發(fā)現(xiàn)，在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)，中國(guó)基金投資風(fēng)格不存在嚴(yán)重的漂移現(xiàn)象不明顯，但在較短時(shí)期內(nèi)，基金投資風(fēng)格沒(méi)有表現(xiàn)出較大的漂移度，相對(duì)于股市上漲階段，股市下跌階段基金投資風(fēng)格發(fā)生漂移的概率更高。與現(xiàn)有的兩種主要基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別方法相比較，模型具有四個(gè)方面的優(yōu)越性，實(shí)證研究表明模型是可行的。

關(guān)鍵詞：基金投資風(fēng)格；收益；風(fēng)險(xiǎn)；EGARCHM模型

中圖分類號(hào)：F830.59 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)：1003-7217(2014)03-0037-07

一、引言

Sharpe（1992）發(fā)現(xiàn)，特定的投資風(fēng)格決定了90%的基金收益［1］，投資風(fēng)格成為投資者選擇基金的主要考慮因素，基金在發(fā)行銷售時(shí)，也會(huì)通過(guò)標(biāo)榜其獨(dú)特的投資風(fēng)格來(lái)吸引投資者申購(gòu)。但國(guó)內(nèi)外大量的實(shí)證研究表明，基金在實(shí)際投資過(guò)程中發(fā)生了投資風(fēng)格漂移的現(xiàn)象，并沒(méi)有維持投資風(fēng)格的連續(xù)性和一致性。此時(shí)，投資風(fēng)格不能起到購(gòu)買基金的參考作用，反而有可能誤導(dǎo)投資者，甚至?xí)绊懻麄€(gè)證券市場(chǎng)的穩(wěn)定。因此，基金投資風(fēng)格漂移的識(shí)別研究，對(duì)基金投資者及監(jiān)管部門都具有重要的實(shí)際意義。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)基金投資風(fēng)格識(shí)別的研究主要集中在事后識(shí)別方法上，基于組合的基金投資風(fēng)格識(shí)別（PBSA，Portfolio Based Style Analysis）方法和基于收益的基金投資風(fēng)格識(shí)別（RBSA，即Return Based Style Analysis）方法，基金投資風(fēng)格漂移的測(cè)量是在識(shí)別的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。

（一）基于組合的基金投資風(fēng)格識(shí)別和漂移研究

PBSA方法是通過(guò)計(jì)算基金投資組合的一些指標(biāo)來(lái)判斷基金投資風(fēng)格，比如市盈率、市凈率等。Gruber（1996）在Fama和French（1993）的三因素風(fēng)格識(shí)別模型［2］的基礎(chǔ)上加入了債券收益率，構(gòu)建了一種基于四個(gè)因素的基金投資風(fēng)格識(shí)別方法［3］。Chan和Chen等（2002）以歷史收益率、賬面市值比和市值等三個(gè)指標(biāo)作為風(fēng)格劃分尺度，對(duì)每只基金的投資風(fēng)格進(jìn)行評(píng)分識(shí)別［4］。楊朝軍和蔡明超等（2004）運(yùn)用晨星風(fēng)格箱方法和聚類分析法進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)中國(guó)基金存在違背其宣稱的投資風(fēng)格的現(xiàn)象，且大多數(shù)基金的投資風(fēng)格呈現(xiàn)為大盤(pán)價(jià)值型［5］。Swinkels和TjongATjoe（2007）利用PBSA方法對(duì)風(fēng)格資產(chǎn)輪換策略開(kāi)展研究，發(fā)現(xiàn)基金難以在大、小盤(pán)風(fēng)格之間成功輪換［6］。歐陽(yáng)敬東（2007）運(yùn)用PBSA方法研究發(fā)現(xiàn)，基金投資風(fēng)格發(fā)生了漂移現(xiàn)象，缺乏持續(xù)性且呈現(xiàn)風(fēng)格趨同性［7］。從已有研究來(lái)看，由于利用PBSA方法的前提是基金必須及時(shí)公布持股明細(xì)，但中國(guó)監(jiān)管部門在2004年下半年后才開(kāi)始要求基金公布每個(gè)季度前十名的重倉(cāng)股信息，公布半年度以及年度所有持股明細(xì)，導(dǎo)致所持股票信息公布的頻率低、周期較長(zhǎng)，不便于考察短期內(nèi)基金投資風(fēng)格漂移現(xiàn)象，使PBSA方法在可操作性和推廣上受到限制，利用該方法開(kāi)展研究的不多。

（二）基于收益的基金投資風(fēng)格識(shí)別和漂移研究

RBSA方法的基本思想是：通過(guò)檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)時(shí)期內(nèi)基金收益與某些風(fēng)格資產(chǎn)收益的相關(guān)性來(lái)判斷其投資風(fēng)格。此方法是1992年Sharpe在多因素模型的基礎(chǔ)上首次提出來(lái)的［1］。Christopherson（1995）指出RBSA方法簡(jiǎn)單易行，但可能會(huì)導(dǎo)致對(duì)基金投資風(fēng)格的錯(cuò)誤劃分，因?yàn)檫x擇的風(fēng)格資產(chǎn)可能不完備，因而可能無(wú)法鑒別出基金投資風(fēng)格漂移現(xiàn)象［8］。Lobosco和Dibartolomeo（1997）指出，變量之間可能存在的多重共線性會(huì)使得估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差較大，從而導(dǎo)致估計(jì)的參數(shù)精度較低，當(dāng)存在完全共線性時(shí)，參數(shù)將無(wú)法估計(jì)［9］。盡管RBSA方法存在這些問(wèn)題，但由于該方法只需要利用基金收益數(shù)據(jù)，使得它在現(xiàn)實(shí)中得到了廣泛應(yīng)用。Gallo和Lockwood（1997）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，納入四種風(fēng)格資產(chǎn)（包括小盤(pán)價(jià)值、大盤(pán)價(jià)值、小盤(pán)成長(zhǎng)和大盤(pán)成長(zhǎng)）的模型的分析效果最好［10］。Idzorek和Bertsch（2004）在Sharpe風(fēng)格模型估計(jì)參數(shù)的基礎(chǔ)上提出SDS方法，來(lái)測(cè)度基金在某一時(shí)期內(nèi)投資組合結(jié)構(gòu)變化的整體波動(dòng)率，計(jì)算的SDS值越大，表明基金投資風(fēng)格漂移的程度越大［11］。曾曉潔和黃嵩等（2004）發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是事前分析還是事后分析，RBSA方法的分析結(jié)果都表明，中國(guó)基金投資風(fēng)格存在明顯的漂移現(xiàn)象，且趨同［12］。張津和王衛(wèi)華（2006）的研究顯示，Sharpe基金投資風(fēng)格識(shí)別方法在中國(guó)有效，基金的投資風(fēng)格大多屬于偏中盤(pán)、大盤(pán)成長(zhǎng)型，存在風(fēng)格趨同現(xiàn)象，且發(fā)生了明顯的漂移［13］。

財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐(雙月刊)2014年第3期2014年第3期(總第189期)彭耿：基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別基于收益和風(fēng)險(xiǎn)雙維度

（三）基金投資風(fēng)格識(shí)別方法的比較研究

Christopherson（1995）對(duì)這兩種基金投資風(fēng)格識(shí)別方法進(jìn)行了系統(tǒng)的比較，發(fā)現(xiàn)PBSA方法比RBSA方法要好，因?yàn)镽BSA方法可能會(huì)誤判基金的風(fēng)險(xiǎn)程度［8］。在小樣本基金投資風(fēng)格識(shí)別中，Kahn（1996）發(fā)現(xiàn)，利用PBSA方法比RBSA方法預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的精度要高［14］。在大樣本基金投資風(fēng)格識(shí)別中，Chan和Chen等（2002）發(fā)現(xiàn)，用兩種方法得到的結(jié)果相似，在小樣本中，PBSA方法在預(yù)測(cè)收益上的精度更高［4］。Horst和Nijman等（2004）利用 Monte Carlo模擬方法進(jìn)行了仿真研究，發(fā)現(xiàn)RBSA方法比PBSA方法預(yù)測(cè)基金未來(lái)收益的效果要好［15］。熊勝君和楊朝軍（2005）從預(yù)測(cè)性、準(zhǔn)確性和及時(shí)性等三個(gè)方面對(duì)兩種方法進(jìn)行了比較研究，發(fā)現(xiàn)在預(yù)測(cè)性方面，RBSA方法要好于PBSA方法；在準(zhǔn)確性方面，由于RBSA方法有較多的假設(shè)條件，因而比PBSA 方法的準(zhǔn)確性要低；在及時(shí)性方面，PBSA方法比RBSA方法具有更加及時(shí)的投資風(fēng)格識(shí)別能力［16］。

綜合已有的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，RBSA方法的最大優(yōu)點(diǎn)是樣本數(shù)據(jù)的易獲得性，PBSA方法的最大優(yōu)點(diǎn)是較高的基金投資風(fēng)格識(shí)別精度，能夠更加真實(shí)、直接地反映基金在某時(shí)點(diǎn)的投資風(fēng)格。但由于基金一般在每個(gè)季度末才會(huì)公布其投資組合，且只公布十大重倉(cāng)股，利用PBSA方法進(jìn)行基金投資風(fēng)格識(shí)別會(huì)造成一定的誤差，從而影響結(jié)果的可靠性。因此，RBSA方法在中國(guó)更具可行性。正是由于RBSA方法較強(qiáng)的可操作性而得到了廣泛的應(yīng)用，但該方法也存在三個(gè)方面的問(wèn)題：（1）RBSA方法通過(guò)觀察各種風(fēng)格資產(chǎn)的系數(shù)大小來(lái)判定基金投資風(fēng)格的特征，但沒(méi)有對(duì)系數(shù)的大小給出一個(gè)判斷標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)還存在風(fēng)格資產(chǎn)變量多重共線性與回歸系數(shù)顯著性無(wú)法判斷的問(wèn)題、風(fēng)格資產(chǎn)完備性問(wèn)題、風(fēng)格動(dòng)態(tài)識(shí)別問(wèn)題；（2）基金投資風(fēng)格漂移的研究應(yīng)考慮收益與風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)方面，但RBSA方法只考慮了收益維度；（3）基于RBSA方法的SDS指標(biāo)只能得到基金投資風(fēng)格在某個(gè)時(shí)期內(nèi)發(fā)生漂移的程度，不能說(shuō)明基金投資風(fēng)格究竟與什么目標(biāo)發(fā)生了漂移。本文構(gòu)建的基于收益和風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)維度的基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別模型，可以解決RBSA方法中存在的風(fēng)格資產(chǎn)變量多重共線性、系數(shù)顯著性無(wú)法判斷等問(wèn)題，也可以說(shuō)明基金投資風(fēng)格究竟與什么目標(biāo)發(fā)生了漂移。

二、基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別模型構(gòu)建

基于以上的分析結(jié)論，本文按如下思路來(lái)討論基金投資風(fēng)格是否發(fā)生了漂移。

首先確定基金投資風(fēng)格比較的基準(zhǔn)，即風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)。通常有兩個(gè)途徑來(lái)確定：其一，如果基金宣稱的投資風(fēng)格不具體，比如大盤(pán)成長(zhǎng)型基金、大盤(pán)價(jià)值型基金等，可以利用一些金融機(jī)構(gòu)制定的大盤(pán)、中盤(pán)、小盤(pán)、價(jià)值和成長(zhǎng)等幾種指數(shù)進(jìn)行綜合，作為風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)。其二，如果基金在招募說(shuō)明書(shū)中宣稱了基金業(yè)績(jī)比較的基準(zhǔn)，則以此作為風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)，比如易方達(dá)上證50指數(shù)基金宣稱業(yè)績(jī)比較的基準(zhǔn)為：80%×中信綜合指數(shù)＋20%×中信標(biāo)普國(guó)債指數(shù)。

然后，構(gòu)建模型分析基金投資風(fēng)格是否發(fā)生了漂移。考慮到金融資產(chǎn)收益率序列具有尖峰厚尾的非線性特征，利用EGARCH-M模型①捕獲數(shù)據(jù)中的波動(dòng)聚集性。由于在金融學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中很少使用高階的模型（Brooks，2002）［18］，因此，將EGARCH-M模型設(shè)定為(1,1)階的。根據(jù)研究目的，對(duì)EGARCH-M模型進(jìn)行修正以構(gòu)建基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別模型。

Rt=θ0+δσt-1+θ1R′i+μt

lnσ2t=ω0+α|μt-1σ2t-1-2π+

γμt-1σ2t-1+βlnσ2t-1+ω1ε2t （1）

其中，Rt為基金日收益率，R′為風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)日收益率，σ2t為基金的條件方差，ε2t為風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)的條件方差，同樣利用EGARCHM模型進(jìn)行估計(jì)。通過(guò)判斷系數(shù)θ1和ω1的符號(hào)，即可得到基金投資風(fēng)格在研究周期內(nèi)是否發(fā)生了漂移的結(jié)論。如果發(fā)生了漂移，可以通過(guò)更改風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)進(jìn)一步判斷基金投資究竟屬于哪類投資風(fēng)格。這個(gè)模型的優(yōu)越性主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：（1）由于模型中只包含一種風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)（Sharpe模型由于風(fēng)格資產(chǎn)的完備性的要求而引入了多種風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)），因此不存在多重共線性問(wèn)題。（2）模型從收益和風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)維度來(lái)考察基金投資風(fēng)格與風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)之間的差異，更加全面。（3）模型可以利用日收益率進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，因此，可以對(duì)較短周期（比如一個(gè)月）的基金投資風(fēng)格漂移情況進(jìn)行識(shí)別。（4）Andrew和Kingsley等（2008）把基金投資風(fēng)格漂移分解成主動(dòng)與被動(dòng)漂移②兩個(gè)構(gòu)成，基金投資風(fēng)格的主動(dòng)漂移可能會(huì)造成基金與風(fēng)格基準(zhǔn)指數(shù)的收益和風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)，而被動(dòng)漂移或者無(wú)漂移則不會(huì)造成這種情況［19］，據(jù)此，模型得到結(jié)果可以判斷基金投資風(fēng)格是否發(fā)生了主動(dòng)漂移，可為基金監(jiān)管提供依據(jù)。

綜上所述，本文利用修正后的基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別模型（1）判斷基金投資風(fēng)格是否發(fā)生漂移，判斷原則有兩個(gè)：（1）如果系數(shù)θ1和ω1的符號(hào)均為正，則判斷基金投資風(fēng)格沒(méi)有發(fā)生漂移。（2）如果系數(shù)θ1和ω1的符號(hào)中有一個(gè)為負(fù)，則判斷基金投資風(fēng)格發(fā)生了漂移。

三、實(shí)證研究

（一）樣本說(shuō)明和數(shù)據(jù)來(lái)源

2003年10月28日全國(guó)人大常委會(huì)通過(guò)的《證券投資基金法》的頒布與實(shí)施，標(biāo)志著我國(guó)基金業(yè)進(jìn)入了一個(gè)嶄新的發(fā)展階段。因此，本文的樣本區(qū)間確定為2004年1月1日~2012年12月31日，符合研究條件的開(kāi)放式基金共有11只（基金及其業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)概況如表1所示）。研究期間和樣本確定的依據(jù)是：（1）基金投資風(fēng)格分析主要是針對(duì)權(quán)益類投資占較大比重的股票型及混合型基金（不考慮指數(shù)型基金③），而這些基金都是股票型或者混合型的基金，屬于不同的基金管理公司，且都宣稱業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)。（2）11只樣本基金的投資風(fēng)格涵蓋了成長(zhǎng)型、平衡型和價(jià)值型等三種類型，具有較好的代表性。（3）在宣稱了業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)的基金中，剔除了在研期間業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)發(fā)生了變化的基金④以及業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)不明晰的基金⑤。（4）在研究期間，這些基金都經(jīng)歷了快速下跌、大幅上漲和小幅振蕩等具有不同特征的周期行情，各基金的真實(shí)投資風(fēng)格可以在此期間完全體現(xiàn)出來(lái)，因此，研究期間具有較好的代表性。基金和相關(guān)指數(shù)的數(shù)據(jù)來(lái)源于北京聚源銳思數(shù)據(jù)科技有限公司的RESSET金融數(shù)據(jù)庫(kù)，金融同業(yè)存款利率數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)人民銀行的調(diào)查統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)處理與實(shí)證分析分別采用Excel 2003和Eviews 6.0軟件完成。

表1 基金及其業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)概況

基金代碼

設(shè)立日期

基金名稱

投資類型

投資風(fēng)格

業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)

040001

2001-09-21

華安創(chuàng)新

混合型

成長(zhǎng)型

75%×中信標(biāo)普300指數(shù)收益率+25%×中信標(biāo)普國(guó)債指數(shù)收益率

020001

2002-05-08

國(guó)泰金鷹增長(zhǎng)

股票型

成長(zhǎng)型

上證A股指數(shù)

070001

2002-11-05

嘉實(shí)成長(zhǎng)收益

混合型

平衡型

上證A股指數(shù)

070002

2003-07-09

嘉實(shí)增長(zhǎng)

混合型

成長(zhǎng)型

巨潮500（小盤(pán)）指數(shù)

070003

2003-07-09

嘉實(shí)穩(wěn)健

混合型

平衡型

巨潮200（大盤(pán)）指數(shù)

080001

2002-09-18

長(zhǎng)盛成長(zhǎng)價(jià)值

混合型

平衡型

中信標(biāo)普A股綜合指數(shù)收益率×80%+中信標(biāo)普國(guó)債指數(shù)收益率×20%

151001

2003-08-04

銀河穩(wěn)健

混合型

平衡型

上證A股指數(shù)漲跌幅×75%＋中信標(biāo)普國(guó)債指數(shù)漲跌幅×25%

160603

2003-07-12

鵬華普天收益

混合型

價(jià)值型

中信標(biāo)普A股綜合指數(shù)漲跌幅×70%＋中信標(biāo)普國(guó)債指數(shù)漲跌幅×25%＋金融同業(yè)存款利率×5%

180001

2002-11-13

銀華優(yōu)勢(shì)企業(yè)

混合型

平衡型

中信標(biāo)普300指數(shù)×70%＋中信全債指數(shù)×20%＋同業(yè)活期存款利率×10%

217001

2003-04-28

招商安泰

股票型

成長(zhǎng)型

75%×上證180指數(shù)＋20%×中信國(guó)債指數(shù)＋5%×同業(yè)存款利率

519011

2003-08-22

海富通精選

混合型

平衡型

上證綜合指數(shù)×65%+上證國(guó)債指數(shù)×35%

（二）日收益率的計(jì)算

基金日收益率的計(jì)算公式為：

Rt=(ln (NAVt+Dt)－ln NAVt－1)×100（2）

其中NAVt是指基金在t日的凈資產(chǎn)值，Dt是基金在t日的分紅。這里采用對(duì)數(shù)收益率的形式，主要目的是為了降低數(shù)據(jù)的非平穩(wěn)性。

對(duì)相關(guān)指數(shù)的日收益率的計(jì)算類似于基金日收益率的計(jì)算，公式如下：

R′t=(ln pt－ln pt－1)×100（3）

其中p是指數(shù)的收盤(pán)價(jià)。根據(jù)式（3）可計(jì)算出11只基金及相關(guān)指數(shù)的日收益率序列，表2給出了它們的日收益率序列的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

從表2可以看出，11只基金及相關(guān)指數(shù)的日收益率序列的偏度均不為０，表明日收益率序列的分布是不對(duì)稱的，呈現(xiàn)一定的左偏或右偏特征。峰度均大于3，表明具有尖峰特征。JarqueBera統(tǒng)計(jì)量在1%顯著性水平下均拒絕數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的原假設(shè)，表明均不服從正態(tài)分布。因此，本文采用EGARCHM模型對(duì)日收益率序列進(jìn)行建模是合適的。

（三）整個(gè)階段的基金投資風(fēng)格識(shí)別

首先，考察整個(gè)階段，即2004年1月1日~2012年12月31日基金投資風(fēng)格漂移的情況。

根據(jù)基金投資風(fēng)格是否漂移的判斷原則，我們發(fā)現(xiàn)11只樣本基金中有6只基金的投資風(fēng)格發(fā)生了漂移，5只基金的投資風(fēng)格沒(méi)有發(fā)生漂移，兩者在數(shù)量上相當(dāng)。因此，從較長(zhǎng)考察期出發(fā)，并不能得到中國(guó)基金投資風(fēng)格存在嚴(yán)重的漂移現(xiàn)象，這與現(xiàn)有大多數(shù)文獻(xiàn)的結(jié)論不同。

（四）分階段的基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別

依據(jù)李學(xué)峰和徐華等（2010）對(duì)股市階段的劃分，我們對(duì)整個(gè)研究周期中上漲和下跌階段的基金投資風(fēng)格漂移進(jìn)行研究，其中上漲階段為2005年12月30日~2007年10月12日，下跌階段為2007年10月15日~2008年10月30日［20］。

從表4可以看出，在股市上漲階段，11只樣本基金中有6只基金的投資風(fēng)格發(fā)生了漂移，有5只基金的投資風(fēng)格沒(méi)有發(fā)生漂移；在股市下跌階段，11只樣本基金中有8只基金的投資風(fēng)格發(fā)生了漂移，有3只基金的投資風(fēng)格沒(méi)有發(fā)生漂移。由此可見(jiàn)，在股市下跌階段，基金投資風(fēng)格發(fā)生漂移的概率更高。

表2 基金和業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)日收益率序列的描述性統(tǒng)計(jì)

均值中值

最大值

最小值

標(biāo)準(zhǔn)差

偏度

峰度

JarqueBera統(tǒng)計(jì)量

華安創(chuàng)新

-0.094

0.000

20.802

-26.545

4.331

-0.686

7.640

2132.401***

國(guó)泰金鷹增長(zhǎng)

0.063

0.094

6.355

-9.248

1.470

-0.357

5.601

662.775***

嘉實(shí)成長(zhǎng)收益

0.041

0.075

10.004

-19.647

1.767

-0.924

12.725

8925.034***

嘉實(shí)增長(zhǎng)

0.088

0.095

6.320

-7.080

1.251

-0.120

5.304

497.960***

嘉實(shí)穩(wěn)健

0.051

0.070

6.520

-6.850

1.241

-0.086

5.363

511.118***

長(zhǎng)盛成長(zhǎng)價(jià)值

0.048

0.100

10.255

-6.085

1.292

-0.045

7.242

1639.652***

銀河穩(wěn)健

0.058

0.098

8.141

-8.314

1.596

-0.348

5.460

595.295***

鵬華普天收益

0.057

0.105

6.462

-7.761

1.386

-0.326

5.458

589.104***

銀華優(yōu)勢(shì)企業(yè)

0.053

0.048

5.506

-7.127

1.162

-0.216

5.005

383.332***

招商安泰

-0.037

0.080

16.109

-19.668

3.133

-0.587

7.384

1875.951***

海富通精選

0.003

0.121

19.402

-18.868

3.587

-0.415

7.238

1698.251***

中信標(biāo)普300指數(shù)

0.037

0.093

8.911

-9.704

1.839

-0.311

5.793

745.933***

中信標(biāo)普國(guó)債指數(shù)

0.014

0.013

1.030

-1.376

0.119

-1.566

29.594

65311.880***

上證A股指數(shù)

0.034

0.070

9.450

-8.840

1.739

-0.117

6.217

947.661***

中信標(biāo)普A股綜合指數(shù)

0.038

0.143

8.892

-9.284

1.863

-0.434

5.624

695.888***

中信全債指數(shù)

0.013

0.014

0.901

-0.715

0.081

-0.177

20.964

29403.190***

上證180指數(shù)

0.047

0.090

9.360

-9.290

1.852

-0.125

5.846

743.399***

上證綜合指數(shù)

0.034

0.070

9.460

-8.840

1.737

-0.123

6.228

954.414***

上證國(guó)債指數(shù)

0.014

0.010

1.020

-1.380

0.113

-1.788

35.081

94905.310***

巨潮500（小盤(pán)）指數(shù)

0.051

0.260

9.271

-9.098

2.132

-0.700

5.490

743.240***

巨潮200（大盤(pán)）指數(shù)

0.039

0.088

8.967

-9.617

1.825

-0.276

5.913

800.927***注：***表示1%的顯著性水平。

表3 整個(gè)階段的修正EGARCHM模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果⑥

基金代碼

θ0

θ1

ω0

ω1

漂移

040001

0.036*

（1.685）

-0.009

（-0.330）

0.766***

（50.314）

-0.139***

（-13.917）

0.120***

（14.669）

0.016*

（1.570）

0.999***

（902.419）

-0.005***

（-3.074）

是

020001

0.196*

（1.723）

-0.095

（-1.003）

0.136***

（9.336）

-0.613***

（-7.338）

0.018

（0.797）

-0.014

（-0.818）

-0.724***

（-9.484）

0.489***

（17.811）

否

070001

-0.035

（-0.780）

0.062

（1.538）

0.370***

（27.119）

-0.122***

（-12.421）

0.188***

（13.323）

-0.002

（-0.239）

0.997***

（451.945）

-0.005***

（-5.306）

是

070002

0.025

（0.488）

0.040

（0.763）

0.201***

（19.896）

-0.131***

（-10.588）

0.184***

（11.756）

-0.007

（-0.752）

0.995***

（242.725）

-0.002*

（-1.716）

是

070003

-0.103

（-1.536）

0.126*

（1.894）

0.107***

（7.313）

-0.136***

（-8.476）

0.173***

（10.105）

-0.002

（-0.186）

0.977***

（127.992）

0.002

（0.980）

否

080001

0.071**

（1.990）

-0.046

（-0.970）

0.539***

（50.583）

-0.230***

（-14.593）

0.259***

（13.771）

-0.014

（-0.882）

0.971***

（220.087）

0.016***

（6.119）

否

151001

-0.015

（-0.601）

0.054

（1.586）

0.827***

（62.509）

-0.151***

（-12.536）

0.206***

（13.084）

0.030***

（2.771）

0.996***

（481.091）

-0.004*

（-1.751）

是

160603

-0.078*

（-1.949）

0.006

（0.123）

0.678***

（41.354）

-0.118***

（-17.641）

0.160***

（17.300）

0.016*

（1.679）

0.986***

（421.297）

0.001

（0.266）

否

180001

0.161*

（1.729）

-0.161*

（-1.682）

0.199***

（12.912）

-1.574***

（-14.962）

0.018

（0.902）

-0.012

（-0.741）

-0.884***

（-37.849）

1.014***

（19.188）

否

217001

-0.019

（-0.448）

-0.023

（-0.710）

0.338***

（15.566）

-0.130***

（-13.083）

0.181***

（13.473）

-0.016*

（-1.901）

0.996***

（634.831）

-0.001

（-0.566）

是

519011

0.030

（1.413）

0.015

（0.556）

0.840***

（52.295）

-0.121***

（-12.327）

0.164***

（12.623）

0.014

（1.557）

0.999***

（1039.948）

-0.001

（-0.418）

是注：***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平，括號(hào)內(nèi)為z統(tǒng)計(jì)量。

表4 分階段的修正EGARCHM模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果⑦

基金代碼

股市上漲階段

股市下跌階段

θ1

ω1

漂移

θ1

ω1

漂移

040001

0.044

（0.360）

0.965***

（8.032）

否

-0.455***

（-3.168）

-1.567***

（-6.313）

是

020001

-0.029

（-0.740）

0.025**

（2.539）

是

-0.002

（-0.043）

0.519***

（3.572）

是

070001

0.003

（0.068）

0.013**

（2.072）

否

-0.079

（-1.594）

-0.375***

（-5.255）

是

070002

-0.021

（-0.668）

0.146***

（2.855）

是

-0.078**

（-2.368）

-0.171*

（-1.810）

是

070003

-0.043

（-1.178）

0.161***

（3.214）

是

0.310***

（219.894）

0.012***

（244.587）

否

080001

0.782***

（21.357）

0.000

（0.032）

否

0.035

（0.812）

-1.013***

（-4.587）

是

151001

1.061***

（34.942）

-0.003

（-0.240）

是

0.048

（1.107）

-0.683***

（-5.188）

是

160603

1.027***

（50.424）

-0.018***

（-2.762）

是

0.021

（0.614）

-1.728***

（-6.597）

是

180001

0.061

（1.386）

1.205***

（9.392）

否

0.017

（0.474）

1.026***

（5.718）

否

217001

-0.017

（-0.363）

0.405***

（3.016）

是

0.065

（0.583）

0.785***

（4.596）

否

519011

0.032

（0.498）

0.023***

（2.614）

否

0.175

（0.710）

-0.293

（-0.969）

是注：***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平，括號(hào)內(nèi)為z統(tǒng)計(jì)量。

（五）分年度的基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別

這里進(jìn)一步以年度為周期考察基金投資風(fēng)格的漂移情況。

如表5所示，以年度為周期對(duì)基金投資風(fēng)格漂移進(jìn)行考察，發(fā)現(xiàn)僅2004年、2005年和2009年三個(gè)年度中投資風(fēng)格沒(méi)有發(fā)生漂移的基金數(shù)量多于投資風(fēng)格發(fā)生漂移的基金數(shù)量，其他年度前者遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于后者，從總的結(jié)果來(lái)看，前者與后者之比為43∶56，這些結(jié)論表明，在較短時(shí)期內(nèi)，中國(guó)基金投資風(fēng)格表現(xiàn)出了較大的漂移程度。

表5 分年度的基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別結(jié)果匯總⑧

年份

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

合計(jì)

投資風(fēng)格發(fā)生漂移的基金數(shù)量

投資風(fēng)格沒(méi)有發(fā)生漂移的

基金數(shù)量

四、結(jié)論與政策建議

以上通過(guò)修正EGARCHM模型，構(gòu)建了新的基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別模型，該模型可以同時(shí)考察收益和風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)維度。與現(xiàn)有的兩種主要基金投資風(fēng)格漂移識(shí)別方法相比較，新模型具有四個(gè)方面的優(yōu)越性，實(shí)證研究表明模型是可行的，可為基金投資風(fēng)格監(jiān)管提供客觀的依據(jù)。實(shí)證研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)，中國(guó)基金投資風(fēng)格沒(méi)有表現(xiàn)出嚴(yán)重的漂移現(xiàn)象，但在較短時(shí)期內(nèi)，基金投資風(fēng)格表現(xiàn)出了較大的漂移程度，同時(shí)發(fā)現(xiàn)，在股市下跌階段，基金投資風(fēng)格發(fā)生漂移的概率更高。總體而言，中國(guó)基金投資風(fēng)格表現(xiàn)出了漂移現(xiàn)象。

隨著中國(guó)基金市場(chǎng)的發(fā)展，市場(chǎng)的多元化特征越來(lái)越明顯，具體表現(xiàn)為投資風(fēng)格的多樣化。各種投資風(fēng)格有著不同的風(fēng)險(xiǎn)收益特征，基金投資風(fēng)格多樣化也可以避免一些股市不穩(wěn)定的因素。多樣化的基金投資風(fēng)格，使得不同的基金有不同的投資需求，可以避免持股集中度高、羊群行為等問(wèn)題，從而促進(jìn)股市穩(wěn)定。但國(guó)內(nèi)外大量研究和本文研究均發(fā)現(xiàn)，基金在實(shí)際投資過(guò)程中并沒(méi)有堅(jiān)守宣稱的投資風(fēng)格，發(fā)生了投資風(fēng)格漂移的現(xiàn)象。因此，宣稱的投資風(fēng)格不但不能給投資者起到購(gòu)買基金的參考作用，反而有可能會(huì)誤導(dǎo)投資者，基金經(jīng)理也很可能陷入自己并不習(xí)慣的投資風(fēng)格和操作手法，從而導(dǎo)致不理性的投資行為，對(duì)股市穩(wěn)定帶來(lái)負(fù)面影響。因此，為了維護(hù)股市穩(wěn)定，應(yīng)該對(duì)基金投資風(fēng)格進(jìn)行監(jiān)管，避免風(fēng)格趨同，維持多樣化投資風(fēng)格的基金市場(chǎng)。

注釋：

①賀力平和王玨（2010）利用ARCH、GARCH、TGARCH、EGARCH、TGARCH-M 和EGARCH-M模型對(duì)上證A股綜指、道指、富時(shí)100指數(shù)和日經(jīng)225指數(shù)有關(guān)波動(dòng)性的基本特征進(jìn)行了比較研究，發(fā)現(xiàn)EGARCHM模型的擬合效果最好［17］。

②比如成長(zhǎng)型基金在市場(chǎng)整體趨勢(shì)往下時(shí)，基金業(yè)績(jī)很難維持高的成長(zhǎng)性，此時(shí)投資風(fēng)格漂移可界定為被動(dòng)漂移。

③指數(shù)型基金是模擬指數(shù)進(jìn)行投資的一種基金，采取被動(dòng)投資方式，不適宜作為研究基金投資風(fēng)格漂移的樣本。

④如大成價(jià)值增長(zhǎng)證券投資基金（090001）的原業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)為：中信價(jià)值指數(shù)×80%＋中信國(guó)債指數(shù)×20%，從2008年3月1日起，該基金業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)更改為：滬深300指數(shù)×80%＋中信標(biāo)普國(guó)債指數(shù)×20%。

⑤如景順長(zhǎng)城優(yōu)選股票證券投資基金（260101）的業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)為"上證綜合指數(shù)和深證綜合指數(shù)的加權(quán)復(fù)合指數(shù)×80%＋中國(guó)債券總指數(shù)×20%"，這里的"上證綜合指數(shù)和深證綜合指數(shù)的加權(quán)復(fù)合指數(shù)"無(wú)法直接獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。

⑥表格中的"是"表示基金投資風(fēng)格發(fā)生了漂移，"否"表示基金投資風(fēng)格沒(méi)有發(fā)生漂移。兩個(gè)用來(lái)判斷基金投資風(fēng)格是否發(fā)生漂移的系數(shù)用"加粗"的形式標(biāo)明。

⑦為了便于比較及篇幅所限，表格里僅列出了兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)的估計(jì)值。

⑧篇幅所限，這里沒(méi)有詳細(xì)列出分年度的參數(shù)估計(jì)值。

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(責(zé)任編輯:姚德權(quán))

The DriftIdentification of Fund Investment Style

Based on Two Dimensions of Return and Risk

PENG Geng

(School of Business Administration,Jishou University, Jishou, Hunan 416000,China)

Abstract： The EGARCHM model is adjusted to construct a new identification method, which can simultaneously examine the return and the risk. Our Empirical study finds that seen in a long period of time, the investment style of Chinese funds don't exhibit serious drift, but in a shorter period, they show a great drift. Compared with a stock market rising phase, the fund investment style has higher drift probability in a stock market declining phase. Compared with the existing two identification methods for fund investment style drift, the new model has four advantages, and our empirical study shows that the model is workable.

Key words：Fund investment style; Return; Risk; EGARCHM model